一、DynamoDB 核心特性
- 全托管 NoSQL 数据库
- 完全由 AWS 管理，无需维护或打补丁，高可用（多可用区复制）。
- 支持事务操作，与 IAM 深度集成保障安全性。
- 高性能与可扩展性
- 毫秒级延迟，支持每秒数百万请求、万亿行数据、PB 级存储。
- 灵活的存储类型
- 提供标准表（Standard）和低频访问表（IA），优化成本。
二、容量模式（Capacity Modes）
| 模式 | 适用场景 | 特点 |
|---|---|---|
| 预配置模式（Provisioned） | 流量稳定可预测的应用程序 | 需预先设置读写容量单位（RCU/WCU），按配置付费，支持手动调整吞吐量。 |
| 按需模式（On-Demand） | 流量波动大或不可预测的应用程序 | 自动根据实际流量扩展吞吐量，按实际使用量付费，无需预配置。 |
三、高级功能
- 全球表（Global Tables）
- 多主区域架构：支持跨多个 AWS 区域部署，每个区域均可读写。
- 自动数据同步：数据变更秒级复制到其他区域，实现低延迟全球访问。
- 备份与恢复
- 全托管备份：自动定期备份数据，保留策略可配置。
- 时间点恢复（PITR）：可将表恢复到特定时间点（精确到秒级）。
- 与 S3 集成
- 数据导出到 S3：用于长期存储、数据分析或备份。
- 流处理 + Lambda：通过 DynamoDB Streams 捕获数据变更，触发 Lambda 函数实现实时处理（如 ETL、通知）。
四、流处理（Stream Processing）
- DynamoDB Streams
- 实时捕获数据变更（插入/更新/删除），触发 Lambda 函数。
- 典型场景：实时分析、跨表同步、事件驱动架构（如新用户欢迎邮件）、数据审计。
- 对比 Kinesis Data Streams
| 特性 | DynamoDB Streams | Kinesis Data Streams | |------------------|----------------------------|--------------------------------| | 数据保留期 | 24 小时（固定） | 可配置（最长 365 天） | | 消费者数量 | 有限（通常与 Lambda 绑定） | 支持多消费者（KCL/KPL） | | 数据来源 | 仅 DynamoDB 表变更 | 任意数据源（日志、设备等） |
五、缓存加速（DynamoDB Accelerator, DAX）
- 核心作用：为 DynamoDB 提供毫秒级读缓存，降低数据库负载。
- 优势：
- 完全托管，无缝集成 DynamoDB，无需修改应用代码。
- 支持最终一致性数据缓存，自动管理缓存失效。
- 对比 ElastiCache
| 场景 | DAX | ElastiCache（Redis/Memcached） | |------------------------|------------------------------------|----------------------------------------| | 适用数据库 | 仅 DynamoDB | 任意数据库（RDS、自定义等） | | 缓存内容 | DynamoDB 查询结果 | 任意数据（查询结果、会话状态等） | | 读写支持 | 仅加速读操作，写操作直通 DynamoDB | 支持读写 |
六、典型应用场景
- 实时应用
- Web/移动应用后端、游戏、IoT 设备数据处理。
- 无服务器架构
- 搭配 Lambda 实现事件驱动（如实时通知、ETL）。
- 全球化业务
- 通过 Global Tables 支持多地低延迟访问。
- 大数据分析
- 导出数据到 S3，使用 Athena/Redshift 进行分析。
总结
DynamoDB 是 AWS 为高并发、低延迟、全球扩展场景设计的托管 NoSQL 数据库。其核心优势在于： - 自动化运维：托管服务减轻运维负担。 - 弹性伸缩：按需模式应对流量波动。 - 生态集成：深度结合 Lambda、S3、Global Tables 等服务，支持实时流处理、全球部署和多级缓存（DAX）。 - 成本灵活：通过容量模式和存储类型（标准/IA）优化成本。